FabSeal

Herzog VR August

Maschinenlerner

Donnerstag, 4. November 2021, 19 Uhr

Coding da Vinci

Wie ein Hackathon offene Kulturdaten
zum Leuchten bringt

Das ging schief

Pardon!

Eine Verkettung von zwei technischen Pannen hat uns leider einen Strich durch die Rechnung gemacht und wir haben den Livestream nicht wie geplant realisieren können. Wir bedauern das sehr!

Für den vermurxten Abend bitten wir alle Betroffenen um Pardon – insbesondere die Mitwirkenden.

Joana Bergsiek und Tobias Markus
(»FabSeal«, Potsdam)
Erik Bänder (»Herzog VR August«, Wolfenbüttel)
Pit Noack (»Maschinenlerner«, Hannover)
Gabriele Fahrenkrog und Lambert Heller (TIB)

Weltweit schlummern in Museen und Archiven umfangreiche digitale Datenbestände. Wenn man sie freigibt und öffentlich zugänglich macht, entstehen aufregende Dinge. Das hat einmal mehr der – inzwischen zehnte – Hackathon »Coding da Vinci« gezeigt.

Gehostet von der TIB, stellten 45 niedersächsische Kulturinstitutionen ihre Daten bereit, auf deren Basis zehn Teams aus Hackerinnen und Hackern, Designerinnen und Künstlern innovative Anwendungen erschufen. Anhand von drei exemplarischen Beiträgen demonstrieren unsere Gäste die Bandbreite der entstandenen Arbeiten und das kreative Potenzial des Wettbewerbs:

  FabSeal  
Die Webanwendung erweckt Lacksiegel aus der Sammlung von Paul Arnold Grun wieder zum Leben: Aus 2D-Fotos werden automatisch 3D-Modelle generiert, die auch für 3D-Drucker und Lasercutter geeignet sind. Wie bei einem Puzzle lassen sich auch neue Siegelformen aus den vorhandenen Daten erzeugen.
codingdavinci.de/de/projekte/fabseal

  Herzog VR August  
Das Projekt macht die Augusteerhalle der Herzog-August-Bibliothek in Wolfenbüttel in einem virtuell begehbarem 3D-Modell zugänglich. Der Fokus liegt auf der Interaktion mit seltenen und teils extrem kostbaren Handschriften, die meist nur Wissenschaftler anfassen dürfen.
codingdavinci.de/de/projekte/herzog-vr-august

  Maschinenlerner  
Die Gruppe arbeitet an einer künstlerischen Anwendung, dem »Filmträumer«. Ein neuronales Netz wird anhand gegebener Filme darauf trainiert, aus den vorherigen Bildern das jeweils nächste Bild zu berechnen. Durch eine Rückkopplung dieses Netzes soll es schließlich eigene Filme erzeugen.
codingdavinci.de/de/projekte/maschinenlerner

Förderpartner: Die Arbeit der Gruppe »Maschinenlerner« wird von der Stiftung Niedersachsen gefördert.